Osnove verjetnosti in statistika

Podobni dokumenti
VST: 1. kviz

glava.dvi

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA

Jože Berk, Jana Draksler in Marjana Robič Skrivnosti števil in oblik Vsebinsko izpopolnjeno podpoglavje VERJETNOST 9

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite

Verjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC

Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Verjetnost v fiziki 2012/13 tutorstvo #1 Kombinatorika Avtorja: Peter Ferjančič, Boštjan Kokot

Osnove matematicne analize 2018/19

predstavitev fakultete za matematiko 2017 A

00main.dvi

REŠENE NALOGE IZ VERJETNOSTI IN STATISTIKE Martin Raič Datum zadnje spremembe: 11. junij 2019

Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE Operacije z dvomestnimi relacijami Predstavitev relacij

1 Diskretni naklju ni vektorji 1 1 Diskretni naklju ni vektorji 1. Dopolni tabelo tako, da bosta X in Y neodvisni. X Y x x x x x

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be

EKVITABILNE PARTICIJE IN TOEPLITZOVE MATRIKE Aleksandar Jurišić Politehnika Nova Gorica in IMFM Vipavska 13, p.p. 301, Nova Gorica Slovenija Štefko Mi

Osnove statistike v fizični geografiji 2

Vrste

Layout 1

3. Preizkušanje domnev

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite

2. Model multiple regresije

IND-L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/95 in št. 9/01) Letni program statističnih raziskovanj za leto 2011 (Uradni list RS, št. 92/1

Vaje: Matrike 1. Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N 0 1 n ; n N Pokaži, da je množica x 0 y 0 x

NAVODILA AVTORJEM PRISPEVKOV

PowerPoint Presentation

6.1 Uvod 6 Igra Chomp Marko Repše, Chomp je nepristranska igra dveh igralcev s popolno informacijo na dvo (ali vec) dimenzionalnem prostoru

RAČUNALNIŠKA ORODJA V MATEMATIKI

'Kombinatoricna optimizacija / Lokalna optimizacija'

2.1 Osnovni pojmi 2 Nim Ga²per Ko²mrlj, Denicija 2.1 P-poloºaj je poloºaj, ki je izgubljen za igralca na potezi. N- poloºaj je poloºaj, ki

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-avgust-17.dvi

Brownova kovariancna razdalja

5 SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Definicija 5.1 Vektorji r 0,..., r k v R n so afino neodvisni, če so vektorji r 1 r 0, r 2 r 0,..., r k r 0 linearno neodvisn

Strokovni izobraževalni center Ljubljana, Srednja poklicna in strokovna šola Bežigrad PRIPRAVE NA PISNI DEL IZPITA IZ MATEMATIKE 2. letnik nižjega pok

NAVADNA (BIVARIATNA) LINEARNA REGRESIJA O regresijski analizi govorimo, kadar želimo opisati povezanost dveh numeričnih spremenljivk. Opravka imamo to

IND/L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 97/2013) Spor

Microsoft Word - SI_vaja5.doc

Mladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015

ZveznostFunkcij11.dvi

Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolo

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in ra unalni²tvo Izobraºevalna matematika Pisni izpit pri predmetu K

PREPREČUJMO ŠIRJENJE NALEZLJIVIH BOLEZNI V VRTCU Navodila za zdravje (2018/19)

Učinkovita izvedba algoritma Goldberg-Tarjan Teja Peklaj 26. februar Definicije Definicija 1 Naj bo (G, u, s, t) omrežje, f : E(G) R, za katero v

Univerza na Primorskem FAMNIT, MFI Vrednotenje zavarovalnih produktov Seminarska naloga Naloge so sestavni del preverjanja znanja pri predmetu Vrednot

Ravninski grafi Tina Malec 6. februar 2007 Predstavili bomo nekaj osnovnih dejstev o ravninskih grafih, pojem dualnega grafa (k danemu grafu) ter kako

TLAK PLOŠČINA 1. Zapiši oznako in enoto za ploščino. 2. Zapiši pretvornik pri ploščini in po velikosti zapiši enote od mm 2 do km Nariši skico z

Slide 1

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/testi in izpiti/ /IZPITI/FKKT-februar-14.dvi

7. tekmovanje v znanju astronomije 8. razred OŠ Državno tekmovanje, 9. januar 2016 REŠITVE NALOG IN TOČKOVNIK SKLOP A V sklopu A je pravilen odgovor o

TRGOVSKI PORTAL SPLETNA APLIKACIJA NAMENJENA TRGOVCEM POGOSTA VPRAŠANJA IN ODGOVORI Ljubljana, Verzija 1.0

Smc 8.indd

SESTAVA VSEBINE MATEMATIKE V 6

PREGLED FOTOVOLTAIČNEGA TRGA V SLOVENIJI preliminarno poročilo za leto 2013 Podatki o fotovoltaičnem trgu v Sloveniji so zbrani iz javno dostopnih pod

3. Metode, ki temeljijo na minimalnem ostanku Denimo, da smo z Arnoldijevim algoritmom zgenerirali ON bazo podprostora Krilova K k (A, r 0 ) in velja

Naloge iz kolokvijev Analize 1 (z rešitvami) E-UNI, GING, TK-UNI FERI dr. Iztok Peterin Maribor 2009 V tej datoteki so zbrane naloge iz kolokvijev za

ELEKTRIČNI NIHAJNI KROG TEORIJA Električni nihajni krog je električno vezje, ki služi za generacijo visokofrekvenče izmenične napetosti. V osnovi je "

4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenov

Poslovilno predavanje

KAKO VELIKA SO ŠTEVILA

Univerza v Ljubljani FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Tržaška c. 25, 1000 Ljubljana Realizacija n-bitnega polnega seštevalnika z uporabo kvan

Domače vaje iz LINEARNE ALGEBRE Marjeta Kramar Fijavž Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani 2007/08 Kazalo 1 Vektorji 2 2 Analit

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Peter Škofič Maribor, 2014

Microsoft Word - M doc

Slide 1

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni

Del 1 Limite

7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE

Microsoft Word - propozicije_mnogoboj.doc

3

MATEMATIKA Zbirka nalog za nacionalno preverjanje znanja Jana Draksler in Marjana Robič 9+ znam za več

MESEC DATUM DAN 2.A 2.B 2.C 2.D 2.E 2.F 2.G september 1 sobota september 2 nedelja september 3 ponedeljek september 4 torek september 5 sreda septembe

Delovni zvezek / matematika za 8 izrazi POENOSTAVLJANJE IZRAZOV 3. skupina 2. Izra~unaj, koliko stane izdelava `i~nega modela, ~e meri rob

ŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA

P181C10111

DN5(Kor).dvi

ANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI

2. LINEARNA ALGEBRA

Microsoft Word - UP_Lekcija04_2014.docx

Katalonija, Reus julij 2017 POROČILO ENOMESEČNE IFMSA KLINIČNE IZMENJAVE Ime, priimek, letnik: Maša Lukež, 6. letnik (za več informacij me lahko konta

Zgledi:

VAJE

USODL iskalnik

Povratne informacije pri 74 bolnikih

Delavnica Načrtovanje digitalnih vezij

Datum in kraj

Delavnica Načrtovanje digitalnih vezij

Osnove verjetnostne metode doc. dr. R. Škrekovski Oddelek za Matematiko Fakulteta za Matematiko in Fiziko Univerza v Ljubljani

Poročilo o opravljenem delu pri praktičnem pouku fizike: MERJENJE S KLJUNASTIM MERILOM Ime in priimek: Mitja Kočevar Razred: 1. f Učitelj: Otmar Uranj

Generatorji toplote

PowerPoint Presentation

Microsoft PowerPoint - cigre_c2_15.ppt [Compatibility Mode]

Microsoft Word - KONČNA VERZIJA.doc

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Janez Starc Analiza pokra z zveznimi vrednostmi DIPLO

LABORATORIJSKE VAJE IZ FIZIKE

10. Meritev šumnega števila ojačevalnika Vsako radijsko zvezo načrtujemo za zahtevano razmerje signal/šum. Šum ima vsaj dva izvora: naravni šum T A, k

MAGIČNI KVADRATI DIMENZIJE 4n+2

HOKEJSKA ZVEZA SLOVENIJE Celovška LJUBLJANA Slovenija INTERNATIONAL HOCKEY LEAGUE 2019/20 MEDNARODNA HOKEJSKA LIGA 2019/20 V tekmovanju IHL čl

UM FKKT, Bolonjski visoko²olski program Kemijska tehnologija Vpisna ²tevilka Priimek, ime 3. test pri predmetu MATEMATIKA II Ra unski del

Transkripcija:

Osnove verjetnosti in statistika Gašper Fijavž Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Ljubljana, 26. februar 2010 Poskus in dogodek Kaj je poskus? Vržemo kovanec. Petkrat vržemo kovanec. Zakotalimo kocko. Iz kompleta kart izberemo dve karti. Kupimo srečko.

Poskus in dogodek Kaj je dogodek? Pri metu kovanca pade grb. Pri petih metih kovanca večkrat pade cifra. Na kocki pade sodo število pik. Obe izbrani karti sta figuri. Srečka zadane. Poskus in dogodek Kaj je verjetnost dogodka? Verjetnost, da se dogodek pri izbranem poskusu zgodi.

Verjetnost, statistična definicija Izberemo poskus G in dogodek D. Poskus velikokrat ponovimo. N... število ponovitev poskusa k... število ponovitev poskusa, ki so ugodni za dogodek D Opazujemo kvocient k N Zgled Poskus: vržemo dve pošteni kocki. Kolikšna je verjetnost, da je obakrat isto število pik. sta na kockah različni števili pik. je vsota pik enaka 7.

Zgled Poskus: iz kupa 52 kart izberemo dve. Kolikšna je verjetnost, da sta karti iste barve. da v drugo dobimo močnejšo karto. Kaj pa, če prvo karto vrnemo v kup, preden izvlečemo drugo? Formalizirajmo poskus... množica G dogodek... podmnožica D G

Verjetnost dogodka Statistična definicija: P(A) k N Verjetnost dogodka Klasična definicija G = {a 1, a 2,..., a k } p i = P({a i }) k p i = P({a i }) = 1 a i G i=1 A G P(A) = a i A P({a i }) = a i A p i

Računanje z dogodki A A A B A B N G dogodek nasprotni dogodek presek dogodkov unija dogodkov nemogoč dogodek gotov dogodek Računanje z dogodki Izrek P(A) = 1 P(A) P(A B) = P(A) + P(B) P(A B). Dogodka A in B sta nezdružljiva, če je A B = N. Izrek A B = A B A B = A B

Zgled Poskus: Iz kupa 52 kart izvlečemo eno karto, jo vrnemo, premešamo in izvlečemo še eno. Dogodki: A... prva karta je rdeča B... prva karta je črna C... druga karta je rdeča D... prva karta je figura E... druga karta je figura F... obe karti sta črni figuri H... vsaj ena karta je črna figura I... obe karti sta črni J... natanko ena karta je figura Zgled Naj velja P(A B) = 1 4 P(A B) = 7 8 P(A) = 5 8 Izračunaj: P(A), P(B), P(A B), P(B).

Pogojna verjetnost Naj bo P(B) > 0. S P(A B) označimo verjetnost, da se zgodi A, pri pogoju, da se je zgodil B. Izrek Če je P(B) > 0, potem velja P(A B) = P(A B) P(B) Zgled Poskus: Vržemo dve kocki. Dogodka: A... vsota pik je 7 ali 8 B... z drugo kocko vržemo (strogo) več pik

Neodvisni dogodki Dogodka A in B sta neodvisna, če velja P(A) = P(A B) P(B) = P(B A) Izrek Dogodka A in B sta neodvisna natanko tedaj, ko je P(A B) = P(A) P(B) Zgledi Poskus: Izvlečemo karto. Dogodki: C... izvlečemo črno K... izvlečemo kralja F... izvlečemo figuro Poskus: Vržemo kocko. Dogodki: A... vržemo 6 B... vržemo 1 C... vržemo liho D... vržemo 1 ali 6 E... vržemo 1 ali 5

Popoln sistem dogodkov Družina dogodkov A 1, A 2, A 3,..., A k je popoln sistem dogodkov, če je A 1 A 2... A k = G A i A j = N, za vse i j. Dvofazni poskus 1. faza Nastopi natanko ena od hipotez H 1, H 2,..., H k. 2. faza Opazujemo dogodek A. Zanima nas: P(A). Poznamo: P(H 1 ), P(H 2 ),..., P(H k ) in P(A H 1 ), P(A H 2 ),..., P(A H k )

Formula o (po)polni verjetnosti Izrek (Formula o (po)polni verjetnosti) Naj bo H 1, H 2,..., H k popoln sistem dogodkov. Potem je P(A) = P(H 1 )P(A H 1 ) + P(H 2 )P(A H 2 ) +... P(H k )P(A H k ). Formula o (po)polni verjetnosti Naloga: Kocko vržemo dvakrat. Kolikšna je verjetnost dogodka, da v drugo vržemo (strogo) več pik kot prvič?

Bayesov obrazec Izrek (Bayesov obrazec) P(H i A) = P(H i)p(a H i ) P(A) Bayesov obrazec Naloga: Pri kocki smo v drugo dejansko vrgli več pik kot v prvem metu. Kolikšna je verjetnost, da smo v prvem poskusu vrgli 1 piko?

Detektor laži Naloga: Na sodišču laže 1% prič, vse priklopimo na detektor laži. Če priča laže, detektor ugotovi laž v 98% primerov. Če priča govori resnico, detektor ugotovi laž v 1% primerov. Kolikšna je verjetnost, da priča laže, če detektor to pokaže? Testiranje redke bolezni povzeto po Mudd Math Fun Facts 1 V povprečju zboli le 10000 ljudi. Test, ki je na voljo, je 99% natančen. Zmoti se v 1% zdravih primerov (pokaže bolezen) in v 1% bolnih primerov (zavrne okužbo). Kolikšna je verjetnost, da smo bolni, če je test pozitiven?

Predavanja in študenti Na predavanja hodi 60% študentov. Če študent hodi na predavanja, naredi izpit v 90% primerov. Če ne hodi, samo v 10% primerov. Kolikšna je verjetnost, da je slučajno izbrani pozitivni študent hodil na predavanja? Zaporedja neodvisnih poskusov Velikokrat ponovimo isti poskus. Vsakič se zgodi dogodek A z enako verjetnostjo p. Dogodek A je v vsakem poskusu neodvisen od prejšnjih izidov.

Bernoullijev obrazec S P(n; p; k) označimo verjetnost, da se pri n ponovitvah poskusa natanko k-krat zgodi dogodek A, katerega verjetnost v enem poskusu je enaka p. Izrek P(n; p; k) = ( ) n p k (1 p) (n k) k Naloge: 1. Kovanec vržemo 10. Kolikšne so verjetnosti dogodkov, da grb pade 0-krat, 1-krat, 2-krat, vsaj 3-krat? 2. Kolikrat moramo vreči kocko, da z verjetnostjo vsaj 0, 99 pričakujemo, da bo padla vsaj ena šestica? 3. V učilnici je 10 računalnikov. Verjetnost, da je posamezen računalnik pokvarjen, je enaka 0, 1. Kolikšna je verjetnost, da bo vsaj 9 računalnikov delalo?